气象环境与评分预测数据集WeatherEnvironmentandScorePredictionDataset-jakenagel
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据，环境监测，评分预测，时间序列分析，地理信息，机器学习，气象要素，数据建模
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的气象数据，记录了多种气象要素与对应评分。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度未知，需根据具体日期字段进行分析。
地理范围：数据覆盖范围未知，需根据“fips”字段进行地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个气象要素，如PRECTOT（总降水量）、PS（地面气压）、QV2M（2米高度处比湿）、T2M（2米高度处温度）、T2MDEW（2米高度处露点温度）、T2MWET（2米高度处湿球温度）、T2M_MAX（2米高度处最高温度）、T2M_MIN（2米高度处最低温度）、T2M_RANGE（2米高度处温度范围）、TS（地表温度）、WS10M（10米高度处风速）、WS10M_MAX（10米高度处最大风速）、WS10M_MIN（10米高度处最小风速）、WS10M_RANGE（10米高度处风速范围）、WS50M（50米高度处风速）、WS50M_MAX（50米高度处最大风速）、WS50M_MIN（50米高度处最小风速）、WS50M_RANGE（50米高度处风速范围），以及一个“score”字段。
数据格式：CSV格式，文件名为balanced_datacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未知，但包含多种气象要素和评分，可能来自于气象观测站或气象模型输出。
该数据集适合用于气象环境分析、评分预测以及气象要素之间的关系研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于气象学、环境科学、数据科学等领域的学术研究，如气象要素对评分的影响分析、气象数据的时间序列分析、基于气象数据的预测模型构建等。
行业应用：可以为农业、保险、能源等行业提供数据支持，如农业生产的气象风险评估、保险行业的极端天气事件预测、能源行业的风能发电预测等。
决策支持：支持环境监测、气象预报、风险评估等领域的决策制定和策略优化。
教育和培训：作为气象数据分析、机器学习、数据建模等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据和应用。
此数据集特别适合用于探索气象要素与评分之间的关联关系，构建预测模型，并深入研究气象环境对特定指标的影响，从而实现对未来趋势的预测或优化。
